Программа профессиональных сертификатов в области машинного обучения и искусственного интеллекта

MIT Professional Education рад предложить программу профессиональных сертификатов в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Массачусетский технологический институт сыграл ведущую роль в развитии ИИ и новой категории рабочих мест, которые он создает в мировой экономике. Наша цель — обеспечить предприятиям и частным лицам образование и подготовку, необходимые для достижения успеха в будущем, основанном на искусственном интеллекте. Этот сертификат знакомит участников с последними достижениями и техническими подходами в технологиях искусственного интеллекта, такими как обработка естественного языка, прогнозная аналитика, глубокое обучение и алгоритмические методы, чтобы расширить ваши знания об этой постоянно развивающейся отрасли.

Обзор

Этот сертификат, выдаваемый после успешного завершения 16 или более дней квалификационных курсов коротких программ профессионального образования, дает вам передовой опыт и практические знания, необходимые для того, чтобы вы и ваша организация оказались в авангарде революции ИИ.

Зачем изучать машинное обучение и искусственный интеллект в Массачусетском технологическом институте?

Машинное обучение — это больше, чем просто алгоритмы: оно требует математики, статистики, анализа данных, информатики и навыков программирования.Массачусетский технологический институт является центром исследований и практики во всех этих дисциплинах, и наши преподаватели Программы профессиональных сертификатов приходят из областей, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, таких как Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL); Институт данных, систем и общества Массачусетского технологического института (IDSS); и Лаборатория систем информации и принятия решений (LIDS).

Статья в тему: О чем конец искусственного интеллекта?

Программа позволяет людям взаимодействовать со всеми этими ключевыми дисциплинами. Ведущие эксперты факультета Массачусетского технологического института познакомят участников с последними достижениями в исследованиях, передовыми технологиями и передовым опытом, используемым для создания эффективных систем искусственного интеллекта. Программа обеспечивает всестороннюю основу знаний, которые можно сразу же использовать, чтобы помочь людям и организациям продвигать когнитивные технологии.

Основные курсы

Машинное обучение для больших данных и обработки текста: основы⁠—$2,500 (2 дня)
Гарантирует, что те, кто только начинает работать в этой области, знают основные математические концепции и теории, относящиеся к машинному обучению. Вы уйдете с твердым пониманием вероятности, статистики, классификации, регрессии, оптимизации.
Машинное обучение для больших данных и обработки текста: продвинутый уровень⁠— $3,500 (3 дня)
Узнайте, как новейшие инструменты, методы и алгоритмы современного прогнозного анализа могут применяться в различных областях: какие проблемы они могут или не могут решить и какие проблемы могут возникнуть в практических приложениях.

Примечание: Короткие программы MIT Professional Education стремятся предоставить разнообразный и обновленный портфель курсов коротких программ и оставляет за собой право изменять этот выбор курсов в будущем.

Факультативы

Продвинутое обучение с подкреплением— $2,500 (2 дня)
Подробные обзоры ключевых тем активных исследований, включая автономное обучение с подкреплением, теорию RL, многоагентное RL, поиск по дереву Монте-Карло, иерархическое RL и исследование RL на основе моделей.
ИИ для вычислительного проектирования и производства—$4,700 (5 дней)
Узнайте больше о новой области вычислительного дизайна, в том числе о передовых технологиях производственного оборудования, методах создания цифровых материалов и рабочих процессах генеративного проектирования.
Стратегии и дорожная карта ИИ: системный инженерный подход к разработке и развертыванию ИИ— $3,950 (5 дней)
Приобретите навыки и стратегии, необходимые для развертывания подхода к разработке систем ИИ, который максимизирует ценность ваших цифровых продуктов и услуг.
Программа прикладной науки о данных — $3,900 (5-дневный эквивалент)
В этой живой виртуальной программе, которая длится 12 недель, вы сможете улучшить свои навыки анализа данных, изучив теорию и практическое применение контролируемого и неконтролируемого обучения, анализа временных рядов, нейронных сетей, механизмов рекомендаций, регрессии и компьютерного зрения. ,
Аналитика данных биопроцессов и машинное обучение—$3,500 (3 дня)
Откройте для себя преобразующие способы применения анализа данных и избегайте наиболее распространенных ошибок, возникающих при анализе данных биопроцессов.
Глубокое обучение для ИИ и компьютерного зрения— $4,700 (5 дней)
Развивайте практические навыки, необходимые для создания высокоточных передовых приложений компьютерного зрения. Участники должны иметь опыт программирования на Python, а также опыт работы с линейной алгеброй, исчислением, статистикой и вероятностью.
Проектирование эффективных систем глубокого обучения— $2,500 (2 дня)
Узнайте, как преодолеть проблемы с питанием, памятью и обработкой для развертывания сложных нейронных сетей глубокого обучения на устройствах с поддержкой IoT, таких как сотовые телефоны, носимые устройства и дроны.
Этика ИИ: защита человечества— $3,200 (3 дня)
Изучите самые насущные этические проблемы, связанные с искусственным интеллектом, и изучите способы, с помощью которых организации могут использовать технологии на благо человечества.
Основы данных и моделей: регрессионный анализ— $4,500 (5 дней)
Изучите основы подгонки данных к моделям с использованием линейной алгебры, различных вычислительных методов и других математических концепций.
Графовые алгоритмы и машинное обучение—$2,500 (2 дня)
Этот ускоренный курс предоставляет всесторонний обзор важнейших тем графовой аналитики, включая применение графов, структуру реальных графов, алгоритмы быстрых графов, создание синтетических графов, оптимизацию производительности, программные среды и обучение на графах.
Машинное обучение для здравоохранения—$3,200 (3 дня)
Изучите методы машинного обучения для клинических и медицинских приложений и то, как новые тенденции будут формировать политику здравоохранения и персонализированную медицину. Участники этого курса должны уметь программировать на Python, выполнять базовый анализ данных и использовать набор инструментов машинного обучения Scikit-learn.
Машинное обучение для информатики материалов —$3.600 (4 дня)
Изучите передовые современные инструменты информатики материалов, включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных, а также молекулярное/многомасштабное моделирование.
Моделирование и оптимизация для машинного обучения— $4,700 (5 дней)
Приведите задачи машинного обучения к их стандартной математической форме и узнайте, как определить лучшие алгоритмы и программные инструменты для их решения. Участники должны иметь опыт работы с линейной алгеброй и многомерным исчислением, а также иметь хотя бы базовое программирование на Python.
Нет аналитики кода и искусственного интеллекта—$2,500 (4 полдня — считается за 2 дня до завершения сертификационной программы)
В этом курсе вы приобретете аналитику без кода и инструменты искусственного интеллекта, необходимые для того, чтобы стать «гражданским специалистом по данным» — профессионалом, способным выполнять аналитические задачи, работая в области знаний, не связанной со статистикой и аналитикой.
Обучение с подкреплением— $3,200 (3 дня)
Присоединяйтесь к профессионалам со всего мира, чтобы обновить свой инструментарий машинного обучения (ML) в этом трехдневном учебном курсе по RL.

Статья в тему: Как правильно изучить искусственный интеллект

Ссылки и ресурсы

Новое изобретение чипа нейронной сети для локальной аналитики, ILP Institute Insider, 14 августа 2018 г.
Интервью: Вивьен Сзе, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института, InsideBIGDATA.com, 13 декабря 2017 г.
Создание аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта следующего поколения: класс, который ведут Вивен Сзе и Джоэл Эмер, объединяет традиционно отдельные дисциплины для достижений в области глубокого обучения. Новости Массачусетского технологического института, 30 ноября 2017 г.
Как мыслят нейронные сети: метод общего назначения проливает свет на внутреннюю работу нейронных сетей, обученных обрабатывать язык. Новости Массачусетского технологического института, 8 сентября 2017 г.
Внедрение нейронных сетей в мобильные телефоны. Новости Массачусетского технологического института, 18 июля 2017 г.
Передача данных в руки врачей: ученый-компьютерщик Регина Барзилай расширяет возможности лечения рака с помощью машинного обучения. Новости Массачусетского технологического института, 16 февраля 2017 г.
Энергосберегающий чип может выполнять мощные задачи искусственного интеллекта. Новости Массачусетского технологического института, 3 февраля 2016 г.

голоса

Рейтинг статьи